据 The Information 报道，近几个月来，OpenAI 购买了数万台 Mac mini 和 Mac Studio 来培训计算机使用代理，这是一种不寻常的计算策略，有助于引发苹果公司自己没有预见到的人工智能驱动的需求激增。
据 MacRumors 和 24/7 Wall St 报道，为强化学习工作而进行的大量采购导致了 Mac mini 和 Mac Studio 配置的短缺，导致某些型号缺货数月。 更多相关背景，请参阅我们的人工智能资讯。
为什么 AI 实验室需要办公桌而不是 GPU 机架
这一逻辑颠覆了传统人工智能基础设施的智慧。训练前沿模型需要大量互连的 GPU 集群——Nvidia 在这个市场占据主导地位。但是，训练计算机使用的代理（放置在桌面内，被告知完成任务并根据结果进行评分）却有不同的特点：它倾向于跨越数千台独立机器，而不是集中在一台超级计算机中的原始马力。
这就是苹果芯片的统一内存架构发挥作用的地方。 Mac 使 CPU、GPU 和内存在同一个池中工作，而不是依赖独立显卡和单独的系统内存，这种安排非常适合运行数千个并行桌面会话，其中每台机器独立运行。从商业角度来说，与租用稀缺且昂贵的 GPU 时间来处理 GPU 并不擅长的工作负载相比，这也是一种更便宜的扩展代理训练的方法。
OpenAI 并不是唯一采用这种方法的公司。据 24/7 Wall St 报道，据报道，Anthropic 通过亚马逊的 AWS 租用了苹果的芯片容量来处理类似的工作负载。
苹果还没有为企业人工智能买家做好准备
这一需求让苹果公司措手不及。据 The Information 报道，该公司缺乏专门为商业客户服务的工程团队和专注于开发人员关系的员工，并且当组织开始接触该公司购买数千台 Mac 作为计算节点时，该公司也没有企业人工智能战略。
据 MacRumors 报道，一些企业客户要求访问苹果的私有云计算基础设施，但遭到拒绝。苹果转而依赖 WebAI 和 Mount Thor 等合作伙伴，这些合作伙伴提供基于苹果硬件构建的人工智能工具和执行环境。
尽管如此，该公司一直在吸引该细分市场。 6 月，苹果举办了一场“Business at the Park”活动，来自福特、迪士尼和 Anthropic 的高管出席，据报道 Mac mini 是此次活动的“宠儿”。苹果还推广了将多个 Mac Studio 连接成一个功能更强大的系统的能力，用于运行大型前沿人工智能模型——这一功能针对的是企业和开发者客户，而不是普通消费者。
异常提前的更新——以及紧张的供应链
这种激增似乎已经改变了苹果的产品日历。苹果通常会在接近 10 月或 11 月的时候发布新的 Mac 机型，但上周它更新了配备 M6 芯片的 Mac mini 以及配备 M5 Max 和 M5 Ultra 处理器的 Mac Studio——The Information 将此次发布异常提前归因于 AI 驱动的 Mac Studio 和 Mac mini 销售热潮。
这些新机器直接针对这些观众。正如 AI Buzz Wire 在发布时所介绍的那样，M6 Mac mini 和 M5 Ultra Mac Studio 将 Apple 首款 2 纳米处理器与其首款四芯片架构和高达 512GB 的统一内存配对，这些规格旨在本地运行大型 AI 模型并将机器集群在一起。
供应没有跟上。需求激增恰逢全球内存短缺，导致许多高端配置缺货数月。据报道，当苹果的高端配置不可用时，一些企业客户已转向替代品，例如 Nvidia 的 DGX Spark，这是一款具有类似外形的紧凑型人工智能桌面。
这对苹果的数字和 Nvidia 的护城河意味着什么
尽管归因需要小心，但趋势中确实有钱。苹果在第三财季的 Mac 收入约为 104 亿美元，同比增长约 29%，但该公司没有透露有多少收入来自 Mac mini 和 Studio，因此将增长直接归咎于人工智能实验室还为时过早，正如 24/7 Wall St. 指出的那样。
更具战略意义的是趋势对下一阶段人工智能建设的影响。随着推理和代理训练扩展到巨大的预训练集群之外，人工智能实验室正在从经济上有意义的地方购买计算——而苹果公司却无意中向构建模型的公司出售芯片，而没有在自己的人工智能数据中心上花费一美元。
这并不会让苹果成为新的英伟达。 Mac 是对代理工作负载的 GPU 集群的补充，而不是替代大规模模型预训练所需的集中马力。但随着计算机使用代理成为人工智能发展最快的前沿领域之一，代理培训的有意义部分现在在桌面机器（而不是数据中心机架）上运行的想法正在重塑对人工智能基础设施的假设。
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